- 1

Guía de Instalación de Google Cloud para Desarrolladores
01:27 - 2
Crear Cuentas en Google Cloud y Qwiklabs paso a paso
01:30 - 3

Uso de Quick Labs para Entrenamiento en Google Cloud
07:50 - 4

Google Cloud: Beneficios y Seguridad en la Nube Pública
13:30 - 5

Opciones de Cómputo en la Nube con Google Cloud
05:50 - 6

Máquinas Virtuales en Google Cloud: Uso, Optimización y Descuentos
07:32 - 7
Instalación de Qwiklabs paso a paso
00:18 - 8

Creación y Gestión de Máquinas Virtuales en Google Cloud
17:34 - 9

App Engine: Despliegue de Aplicaciones sin Infraestructura
07:30 - 10

Despliegue de Aplicaciones en App Engine con Java 11 y SpringBoot
12:50 - 11
Introducción a Docker y Contenerización de Aplicaciones
02:48 - 12

App Engine Estándar vs Flexible: Ventajas y Usos Prácticos
11:23 - 13

Implementación de Cloud Run: Serverless y Contenedores en Google Cloud
08:10 - 14

Cloud Functions: Creación y Conexión de Servicios Serverless
12:56
Opciones de Almacenamiento en Google Cloud Platform
Clase 37 de 48 • Entrenamiento de Google Cloud Platform
Contenido del curso
- 15

Continuous Integration y Delivery en Google Cloud Platform
10:13 - 16

Estrategias de Despliegue de Aplicaciones en Producción
10:02 - 17

Repositorios en Google Cloud: Cloud Source y Container Registry
07:33 - 18

Construcción y Despliegue en Google Cloud Platform
09:32 - 19

Infraestructura como Código: Conceptos y Herramientas Clave
09:28 - 20

Despliegue de Aplicaciones Serverless en Google Cloud Platform
08:38
- 21

Fundamentos de Kubernetes y Google Kubernetes Engine
10:10 - 22

Creación y Despliegue de Clúster Kubernetes en Google Cloud
09:25 - 23

Planificación de Ambientes de Despliegue en Kubernetes
12:37 - 24

Implementación y Gestión de Anthos para Aplicaciones en la Nube
09:07 - 25

Cloud Run: Despliegue de Contenedores Serverless en Google Cloud
09:51 - 26

Despliegue de Servicios en Cloud Run con GKE
08:49 - 27

Anthos Service Mesh: Observabilidad y Seguridad en Kubernetes
06:22 - 28

Tour Completo de Anthos: Despliegue y Gestión en Google Cloud
06:52
- 29

Integración de Datos en Tiempo Real con Google Cloud Data Fusion
15:27 - 30

Construcción de Flujos de Datos con Google Cloud Data Fusion
15:51 - 31

Ingesta de Datos Confiable en Google Cloud Platform
11:07 - 32

Ingesta de Eventos en Google Cloud con Apache Kafka y Dataflow
06:30 - 33

Configuración de Apache Kafka y Debezium en Linux para SQL Server y PubSub
12:39 - 34

Visualización de Mensajes en Google Cloud con Dataflow y BigQuery
04:58 - 35

Construcción de un Data Lakehouse con Google BigQuery
09:11 - 36

Ventajas de BigQuery como Data Lakehouse
11:48 - 37

Opciones de Almacenamiento en Google Cloud Platform
06:18 - 38

Gestión de Datos en Google Cloud: Portafolio y Migración
10:59 - 39

Gobierno de Datos en Google Cloud: Mejores Prácticas y Herramientas
09:54 - 40

Calidad y Monitoreo de Datos en Google Cloud
07:53
- 41

Conceptos Básicos de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
13:00 - 42

Soluciones de IA y Machine Learning en Google Cloud para Desarrolladores
12:40 - 43

AutoML Tables: Modelado Predictivo con Datos Estructurados
11:50 - 44

Uso de AutoML Tables en Google Cloud para Modelos de Clasificación
05:17 - 45

Predicción de Tarifas con Jupyter Notebooks en Google Cloud
07:33 - 46

Análisis de Datos de Taxis en iNotebook con Google Cloud y BigQuery
13:34 - 47

Implementación de Pipelines con TensorFlow Extended
13:48
¿Qué opciones de almacenamiento ofrece Google Cloud Platform?
En el vasto universo del almacenamiento en la nube, Google Cloud Platform (GCP) se destaca como una de las soluciones más completas y versátiles. ¿Por qué ha crecido tanto la oferta de nube pública como la de Google Cloud en particular? No se trata solo de infraestructura, sino de avances significativos en la gestión y modernización de bases de datos, que transforman y optimizan los negocios de todo el mundo.
¿Cuáles son las razones detrás del crecimiento del mercado de bases de datos?
El mercado de bases de datos no cesa de expandirse, y para 2022, las estimaciones indicaban un aumento de cinco mil millones de dólares a doce mil millones de dólares, de acuerdo con cifras de Gartner. Este crecimiento es impulsado por tres componentes vitales:
- Capacidad de administración: Las organizaciones se enfocan en la explotación de sus datos, dejando la administración a soluciones automatizadas y robustas.
- Escalabilidad y alta disponibilidad: La nube pública ofrece capacidades que superan las limitaciones de los data centers tradicionales, incluyendo configuraciones de alta disponibilidad a nivel multirregión.
- Eficiencia de costos: La diferencia entre bases de datos comerciales y de código abierto se ha reducido drásticamente. Ejemplos destacados incluyen a Facebook con MySQL y a Instagram con PostgreSQL.
¿Cuáles son los retos al migrar a la nube pública?
Migrar una base de datos a la nube no es una tarea sencilla. Existen varios desafíos a los que las organizaciones deben enfrentarse:
- Complejidad de la migración: Las migraciones pueden incluir dependencias complejas que deben ser soportadas tal como están en la nube pública.
- Evaluación del impacto: Asegurar la viabilidad de la migración es crucial, ya que pueden estar en juego procesos críticos del negocio.
- Necesidad potencial de reingeniería: Las empresas deben considerar si necesitarán ajustar o rehacer el código existente, lo que podría implicar contratar personal adicional.
Google Cloud plantea un enfoque sólido y práctico para enfrentar estos desafíos. Ofrece herramientas que permiten evaluar la dificultad de la migración mediante reportes de "migration effort", facilitando la planificación y gestión del esfuerzo humano requerido.
¿Cómo aprovecha Google Cloud las capacidades avanzadas?
Google Cloud no solo facilita la migración, sino que potencia el uso estratégico de los datos migrados. A través de tecnologías avanzadas como machine learning e inteligencia artificial, las organizaciones pueden:
- Desarrollar recomendaciones de productos personalizadas.
- Prever el comportamiento del cliente y la gestión de inventarios.
- Optimizar las ventas futuras y el manejo del stock.
Independientemente de las habilidades técnicas, desde científicos de datos hasta empresarios, Google Cloud proporciona herramientas que permiten a cualquiera extraer insights valiosos y aplicarlos para generar un impacto positivo en sus negocios.
Estos son solo algunos de los aspectos clave del portafolio de gestión de datos de Google Cloud Platform. Mantén la motivación y sigue explorando las oportunidades que las innovaciones tecnológicas pueden ofrecer a tu empresa.